<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="utf8"></head><body style="width:80%;margin-left:10%;margin-right:10%;"><div class="cl-preview-section"><p>在实际应用中，根据功能的不同，可以择优选择 pandas 和 numpy 进行使用，对于小数据量，两者差别并不大，以下我们通过代码进行展示：<br>
代码对比二者性能</p>
</div><div class="cl-preview-section"><pre><code>import numpy as np
import pandas as pd
import time

# 生成数据
data = np.random.rand(10000, 10)

# NumPy
start = time.time()
result_numpy = np.mean(data, axis=0)
end = time.time()
print('NumPy mean time:', end - start)

# Pandas
start = time.time()
result_pandas = pd.DataFrame(data).mean(axis=0)
end = time.time()
print('Pandas mean time:', end - start)

# 比较结果
print('Result is the same:', np.allclose(result_numpy, result_pandas.values))
</code></pre>
</div><div class="cl-preview-section"><p>运行结果如下：</p>
</div><div class="cl-preview-section"><pre><code>NumPy mean time: 0.00012302798352788086
Pandas mean time: 0.00012291666666666667
Result is the same: True
</code></pre>
</div><div class="cl-preview-section"><p>从结果可以看出，NumPy 和 Pandas 库的性能差异非常小，但是在大量数据进行运算时，例如 50 万行以上的数据，Pandas 的性能优于 numpy，在实际应用中，可以根据具体需求选择使用 NumPy 还是Pandas 库。</p>
</div></body></html>